張靜
摘要:近年來(lái),智媒化不斷發(fā)展,成為研究的熱點(diǎn)話題。本文采取文獻(xiàn)歸納法和內(nèi)容分析法,針對(duì)國(guó)內(nèi)八大核心期刊2018年1月至12月的發(fā)表情況和研究方向進(jìn)行全盤了解,試圖把握該領(lǐng)域的主要關(guān)注點(diǎn)和新趨勢(shì),歸納、分析,以期為后續(xù)的研究提供可參考的思路和方向。
關(guān)鍵詞:智媒化;定量研究;研究綜述
中圖分類號(hào):? ? ? ?文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼:A? ? ? ? ?文章編號(hào):1672-8122(2019)03-0000-04
一、研究背景和綜述說(shuō)明
我們已經(jīng)進(jìn)入“智媒時(shí)代”,智媒化給中國(guó)傳媒產(chǎn)業(yè)的發(fā)生帶來(lái)了巨大的影響,這也成為學(xué)界和業(yè)界研究的熱點(diǎn)話題。本文以2018年1月至2018年12月為時(shí)間段,以中國(guó)知網(wǎng)(CNKI)數(shù)據(jù)庫(kù)為樣本庫(kù),以 “智媒化”“智媒”為關(guān)鍵詞進(jìn)行檢索,論文來(lái)源為《新聞與傳播研究》、《新聞大學(xué)》、《現(xiàn)代傳播》、《國(guó)際新聞界》、《編輯之友》、《當(dāng)代傳播》、《新聞與寫作》、《新聞?dòng)浾摺愤@八大核心期刊。經(jīng)過(guò)檢索并通過(guò)人工甄別對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行嚴(yán)格清洗,剔除無(wú)效論文后,共獲取有效論文41篇。本文是對(duì)這41篇論文進(jìn)行相關(guān)數(shù)據(jù)的統(tǒng)計(jì),并對(duì)研究主題、研究?jī)?nèi)容進(jìn)行分析。
二、智媒化文獻(xiàn)的數(shù)據(jù)分析
(一)投稿期刊分析
根據(jù)所選論文的投稿期刊,以及八大期刊時(shí)間段內(nèi)相關(guān)論文的數(shù)量和時(shí)間段內(nèi)該期刊刊登論文的總數(shù)量,計(jì)算出八大期刊2018年1月至12月這段時(shí)間內(nèi),刊登的智媒化與中國(guó)傳媒產(chǎn)業(yè)發(fā)展的相關(guān)論文占期刊論文總數(shù)量的百分比,并根據(jù)相關(guān)數(shù)據(jù)制定了表1。數(shù)據(jù)顯示:在該段時(shí)間內(nèi),《新聞與寫作》刊登的相關(guān)論文數(shù)量最多,有16篇,同時(shí)在時(shí)間段內(nèi)期刊論文總數(shù)量中所占的百分比也最大,為3.6%。
(二)作者發(fā)文、被引量及作者單位分析
在數(shù)據(jù)錄入和處理中,我們對(duì)這41篇文獻(xiàn)的作者發(fā)文量、被引量、下載量、作者單位、作者學(xué)歷、學(xué)界業(yè)界、學(xué)界作者職稱進(jìn)行了統(tǒng)計(jì)分析,具體情況如下表2、表3、表4、表5。
從表2數(shù)據(jù)中可以看出,在2018年1月至12月彭蘭和丁俊杰在這八大核心期刊中發(fā)表的有關(guān)智媒化的論文數(shù)量最多,各發(fā)表了2篇,其他作者都只在這些期刊上發(fā)表了一篇相關(guān)論文。總體而言,在這段時(shí)間段內(nèi),有關(guān)智媒化的論文數(shù)量較少。
從表3數(shù)據(jù)中可以看出,被引量超過(guò)5篇的僅有彭蘭和余婷2人,被引量超過(guò)10篇的人數(shù)為0。且在這41篇文章中僅有12篇被引用過(guò),且被引量較少,其他文章均未被引用過(guò)。
從表4可以看出,在這41篇文獻(xiàn)中,僅有蘇濤、彭蘭的一篇下載量超過(guò)5000次,下載量超過(guò)2000次的僅有2篇,超過(guò)1000的也僅有列表中的5個(gè),其他論文下載量均未超過(guò)1000。
從表5可以看出,2018年1月至12月中中國(guó)人民大學(xué)和中國(guó)傳媒大學(xué)研究智媒化的作者人數(shù)最多,其次是清華大學(xué)、復(fù)旦大學(xué)、暨南大學(xué)等。在整理這些數(shù)據(jù)的過(guò)程中,了解到當(dāng)前我國(guó)該領(lǐng)域的研究者大多集中在北京地區(qū),上海、湖北次之,其他地區(qū)的研究成果比較零散。此外,山東、河南等地都有相關(guān)學(xué)者進(jìn)行智媒化方面的相關(guān)研究。
三、智媒化與中國(guó)傳媒產(chǎn)業(yè)發(fā)展研究?jī)?nèi)容分析
(一)關(guān)鍵詞分析
對(duì)文獻(xiàn)資料的關(guān)鍵詞進(jìn)行分析,結(jié)合排名位于前三的數(shù)據(jù),制作了表6.
從表6可以看出,在所選的41篇文獻(xiàn)中,以“人工智能”作為關(guān)鍵詞的最多,有25次,其次是“智能媒體”(智媒)在相關(guān)論文的關(guān)鍵詞中出現(xiàn)9次,以“出版、版權(quán)”為關(guān)鍵詞的有5篇文章,“大數(shù)據(jù)”、“傳媒變革”、“機(jī)器化寫作”在相關(guān)論文的關(guān)鍵詞中都有出現(xiàn),但次數(shù)較少。
(二)研究方法分析
總觀這41篇論文,研究方法多樣,例如個(gè)案研究法、思辨研究法、內(nèi)容分析法、問(wèn)卷調(diào)查法、實(shí)證研究法等。例如米華的《AI驅(qū)動(dòng)下智能化新聞戰(zhàn)略研究——以美聯(lián)社的智能化新聞實(shí)踐為例》一文就運(yùn)用了美聯(lián)社作為個(gè)案,分析人工智能為新聞業(yè)帶來(lái)的從內(nèi)容采集、生產(chǎn)、分發(fā)到內(nèi)容反饋的智能化巨變。
(三)研究?jī)?nèi)容分析
1.概念與現(xiàn)狀
(1)概念研究
有關(guān)智媒化的概念的相關(guān)研究較多,例如米華在《AI驅(qū)動(dòng)下智能化新聞戰(zhàn)略研究——以美聯(lián)社的智能化新聞實(shí)踐為例》一文中指出:“人工智能強(qiáng)調(diào)的是一種能力,諸如強(qiáng)大的自然語(yǔ)言的理解能力、海量數(shù)據(jù)的洞察分析能力以及持續(xù)不斷學(xué)習(xí)的能力?!盵1]
(2)現(xiàn)狀的研究
有關(guān)智媒化現(xiàn)狀的研究在很多論文中也有提到。部分學(xué)者研究了智媒化時(shí)代給新聞傳播學(xué)教育帶來(lái)的變革。例如欒軼玫、張曉旭在課題研究中,重點(diǎn)分析了人工智能對(duì)新聞傳播教育產(chǎn)生了何種程度的影響,深入分析了新聞傳播教育的三個(gè)領(lǐng)域:“新聞理論”“新聞史”“新聞實(shí)務(wù)”在AI時(shí)代發(fā)生了哪些變化,并嘗試對(duì)這些變化做思辨性探討[2]。
2.發(fā)展優(yōu)勢(shì)
關(guān)于智媒化帶來(lái)的優(yōu)勢(shì)的相關(guān)論文也非常多,例如沈正賦在《人工智能時(shí)代新聞業(yè)次生矛盾的生發(fā)、糾結(jié)與調(diào)適》一文中介紹了將人工智能引入新聞?lì)I(lǐng)域的優(yōu)越性,提出了這樣的見解:之所以要在新聞?lì)I(lǐng)域?qū)嵤┤斯ぶ悄芗夹g(shù),就是為了提高新聞?dòng)浾叩男畔⒚翡J性,能從不同視角出發(fā),從社會(huì)生活中挖掘出更多新穎、有價(jià)值的新聞數(shù)據(jù)與素材,并對(duì)這些數(shù)據(jù)進(jìn)行分析與處理,使傳統(tǒng)新聞業(yè)的難題得到破解,提高信息推送的精準(zhǔn)化程度,達(dá)到快速化寫作的目的。通過(guò)這種方式滿足受眾的多樣化新聞需求,也能幫新聞?dòng)浾咝断鲁林氐呢?fù)擔(dān)[3]。
3.局限與不足
(1)人工智能產(chǎn)物版權(quán)等法律問(wèn)題問(wèn)題
在信息化飛速發(fā)展的大環(huán)境下,人工智能活動(dòng)已經(jīng)成為社會(huì)文化生活中不可匱缺的組成部分,不斷有新的成果出現(xiàn)在公眾視野,所展現(xiàn)出的藝術(shù)水準(zhǔn)令人驚嘆不已。因此,當(dāng)前我們應(yīng)該考慮的問(wèn)題是,將人工智能創(chuàng)作物納入版權(quán)保護(hù)范疇。有關(guān)版權(quán)問(wèn)題的研究論文也比較多。李宗輝在《人工智能創(chuàng)作物版權(quán)保護(hù)的正當(dāng)性及版權(quán)歸屬》一文中指出:“人工智能創(chuàng)作物的版權(quán)保護(hù)具有文化、經(jīng)濟(jì)和技術(shù)上的正當(dāng)性。”[4]
(2)倫理問(wèn)題
人工智能與傳媒產(chǎn)業(yè)的整合,勢(shì)必會(huì)引發(fā)諸多倫理問(wèn)題,例如個(gè)人隱私的保護(hù)問(wèn)題等。例如邵國(guó)松在《媒體智能化發(fā)展的倫理與法律問(wèn)題初窺》一文中指出:“第一,虛擬現(xiàn)實(shí)新聞的客觀性與真實(shí)性受人詬病。與傳統(tǒng)新聞視頻相比,VR新聞存在著本質(zhì)上的不同,制作者不能以直觀的形式對(duì)用戶觀看的思路加以控制,這就需要以各種形式對(duì)用戶進(jìn)行引領(lǐng),使他們對(duì)新聞故事產(chǎn)生更加全面的了解,否則,新聞的敘事性將大打折扣。但要清醒地認(rèn)識(shí)到,VR技術(shù)、蒙太奇視覺效果、360度鏡頭呈現(xiàn)等,都有可能造成新聞主線的偏離?!盵5]
(3)假新聞和“信息繭房”等問(wèn)題
邵國(guó)松在《媒體智能化發(fā)展的倫理與法律問(wèn)題初窺》一文中以 Facebook 的新聞產(chǎn)品 News Feed 為例,指出“在計(jì)算新聞價(jià)值過(guò)程中,要根據(jù)用戶的興趣來(lái)選擇適宜的算法,使得新聞價(jià)值判斷標(biāo)準(zhǔn)發(fā)生了質(zhì)的改變。久而久之,用戶周圍充斥著大量同質(zhì)化信息,引發(fā)強(qiáng)烈的回音室效應(yīng),造成信息繭房,不僅降低了用戶對(duì)信息的了解,也降低了信息傳播業(yè)的公共屬性,無(wú)法達(dá)成社會(huì)共識(shí)?!盵5]
4.前景展望
關(guān)于智媒化的前景展望方面的論文也有很多,主要分為兩個(gè)方面,一方面是智媒化未來(lái)會(huì)如何發(fā)展;另一方面是針對(duì)智媒化出現(xiàn)的問(wèn)題與不足提出未來(lái)發(fā)展的建議。例如段鵬在《智能媒體語(yǔ)境下的未來(lái)影像:概念、現(xiàn)狀與前景》一文中提出了智能媒體語(yǔ)境下未來(lái)影像發(fā)展的三種趨勢(shì),“首先是虛擬與現(xiàn)實(shí)融合,其次是全方位感官延伸,再次是智能影像化生存?!盵6]
四、結(jié)論
目前,智媒化的實(shí)踐性不斷增強(qiáng),但由于其只是歷經(jīng)了短暫的發(fā)展,該領(lǐng)域的研究成果少之甚少。而且智媒化與中國(guó)傳媒產(chǎn)業(yè)發(fā)展領(lǐng)域的多數(shù)研究者以學(xué)者居多,與從業(yè)者相比,他們最為匱乏的就是工作經(jīng)驗(yàn)。當(dāng)前,人工智能在生產(chǎn)生活中的應(yīng)用范圍不斷擴(kuò)大,在新聞內(nèi)容的加工與傳播等環(huán)節(jié),都引發(fā)了巨大的變革。另一方面,智媒化雖然引起了理論界與實(shí)踐界的共同關(guān)注,也不斷涌現(xiàn)出新的研究成果,但很少會(huì)有人以媒介文化視角出發(fā),對(duì)人工智能的使用情況進(jìn)行描述。
雖然智媒化仍處于發(fā)展中,卻對(duì)新聞加工與制作產(chǎn)生了革命性影響,擁有良好的發(fā)展空間。從現(xiàn)階段情況看,該領(lǐng)域的研究還存在著一定的不足,要在以下三方面重點(diǎn)用力:(1)新聞法規(guī)與倫理問(wèn)題。要在最短時(shí)間內(nèi)厘清人工智能生產(chǎn)的版權(quán)歸屬問(wèn)題,以及人工智能例如機(jī)器人將會(huì)從多個(gè)視角入手,挖掘新聞素材與信息,在這一過(guò)程中,一旦涉及到國(guó)家機(jī)密、企業(yè)機(jī)密,或是對(duì)他人權(quán)利造成侵害,這些問(wèn)題也都應(yīng)該以立法層面上加以界定,并得到及時(shí)解決。(2)新聞工作者培養(yǎng)教育問(wèn)題。智媒化的發(fā)展使新聞生產(chǎn)發(fā)生了質(zhì)的改變,對(duì)所有新聞從業(yè)者的綜合素質(zhì)與能力提出了較高要求,人才培養(yǎng)也面臨著嚴(yán)峻考驗(yàn),怎樣提高人才培養(yǎng)質(zhì)量,這都成為擺在高校面前最重要的問(wèn)題。高校是否應(yīng)該順應(yīng)形勢(shì),加強(qiáng)新聞學(xué)子的動(dòng)手操作與技術(shù)實(shí)踐能力也是值得思考的問(wèn)題。(3)媒體變革問(wèn)題。在網(wǎng)絡(luò)信息技術(shù)飛速發(fā)展的大環(huán)境中,人工智能機(jī)器人的應(yīng)用,使得傳媒業(yè)的思想理念發(fā)生了改變,采編流程得以優(yōu)化,內(nèi)容更加豐富。人工智能的發(fā)展,使傳媒業(yè)的變革成為可能,整個(gè)產(chǎn)業(yè)自下而上的變革已是大勢(shì)所趨,這一變革體現(xiàn)在多個(gè)方面,如生產(chǎn)模式、管理結(jié)構(gòu)、薪酬管理等。
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